基于深度CNN的图像恢复去噪先验学习_ MATLAB

简介：
本研究利用MATLAB平台，采用深度卷积神经网络（CNN）技术进行图像恢复与去噪处理，创新性地引入了新的噪声抑制先验知识，显著提升了图像质量。 基于模型的优化方法与判别学习方法已经成为解决低层视觉逆问题的主要策略。这两种方法各有优缺点：基于模型的优化方法灵活性高，适用于处理多种反问题；然而为了获得良好的性能通常需要使用复杂的先验知识，这会增加时间成本。相比之下，判别学习法测试速度快但应用范围受限于特定任务。通过变量分割技术可以将去噪器先验作为模块化部分嵌入到基于模型的优化方法中以解决其他逆问题（例如去模糊）。当这种方法有效时，它能带来显著的优势；然而与快速鉴别型去噪器先验集成的研究还相对不足。本段落旨在训练一系列高效且快速运行的卷积神经网络（CNN）去噪器，并将其整合进基于模型优化方法中以解决其他逆问题。实验结果表明所学习到的一系列去噪器不仅在高斯噪声去除方面表现优异，还能应用于多种低层视觉任务中。